网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段

• 1 概述 • 2 微生物类群与形态结构 • 3 微生物的生理生化 • 4 微生物生态 • 5 环境微生物检测 • 6 微生物对污染物的降解与转化（生物修复） • 7 环境污染生物处理的一般技术原理

一、种类繁多 ：被测量种类多，信号转换原理多，他们的组合更多。 二、 学习方法 ：原理→结构→相配合的电路→特点→选用。 三、检测装置的性能“瓶颈” ：受环境条件的影响、材料特性的限制，通常是检测装置中性能指标最低的环节

为提高复杂环境下红外小目标的检测效率,将图像分为平坦区域、边缘区域和小目标区域三种区域,并针对三种成分的特点,提出基于拉普拉斯金字塔的非线性局部滤波检测方法.首先将图像进行高斯金字塔分解,将高斯低通金字塔与原图像尺寸匹配后,相减并进行阈值操作,抑制平坦区域;其次将标记像素灰度值与其周围环域均值的最小差作为指标,滤除边界区域;最后将非线性局部滤波结果生成相应的拉普拉斯金字塔各层系数,重构得到高对比度的检测图像,利用邻域特点剔除孤立噪声点并通过简单阈值标记红外小目标.实验结果表明:与现有其他算法相比,该检测算法能够对复杂背景有效抑制,检测速度快

回忆水质监测方案设计,水样的采集、保存与运输,——检测 三大类指标:物理、化学、生物 水样预处理 消解:破坏有机物,溶解悬浮性固体,将各种价态的欲测元素转化为单一高价态或易于分 离的无机化合物。——清澈、透明、无沉淀。方法:湿式、干式(不适合处理测定 易挥发组分)

一、国内外饮水水质检测项目极其标准 1、世界卫生组织饮水水质准则,第三版,2004年 2、欧盟饮水标准 3、美国标准(2004年) 4、日本饮水标准 5、俄罗斯国家饮用水标准

一、概述 两类污染物: 一类—能在环境或动植物体内积蓄，对人 体健康产生长远影响。 二类---长远影响小于一类的污染物质。 传统检测方法： 人工定期在排污出口取样检测。 两类污染物最高允许排放浓度见下表

1范围 本方法适用于地面水、地下水以及部分污水中六六六、滴滴涕的分析。 本方法用石油醚萃取水中六六六、滴滴涕净化后用带电子捕获检测器气相色谱仪测定。 当所用仪器不同时,方法的检出范围不同。a一六六六通常检测至4ng/L,滴滴涕可检测至 200ng/L

1范围 本方法规定了测定水中五氯酚及其钠盐的气相色谱法。适用于地面水中五氯酚的分析测 定。水样为50mL时,最小检出浓度为0.04ig/L气相色谱仪在灵敏度最大时,按噪音的2 倍估计方法检测限,或按公式计算求得。本方法最小检测限为10-12g

本方法参照采用国际标准ISO7027-1984水质一浊度的测定 1范围 本方法规定了两种测定水中浊度的方法。第一篇分光光度法,适用于饮用水、天然水及 高浊度水,最低检测浊度为3度。第二篇目视比浊法,适用于饮用水和水源水等低浊度的水, 最低检测浊度为1度